数据仓库将如何适应以处理实时数据处理？

数据仓库通过超越批量加载来适应实时处理。这种能力通常被称为“实时分析”或“流数据仓库”，可从快速变化的数据中提供即时洞察。关键应用包括欺诈检测、动态定价、物联网监控和实时仪表板，在这些应用中，及时行动取决于最新的信息。 现代调整涉及架构转变。核心原则包括微批处理、内存中处理、高效的变更数据捕获（CDC）以及支持频繁更新的优化存储引擎。采用Lambda（分离的批处理和速度层）或Kappa（单个流处理层）等架构。流处理框架（如Kafka、Flink）将数据持续摄入仓库，仓库提供对近实时数据的更快查询能力，影响运营智能和时间敏感型决策。 实施包括使用Kafka或云等效工具设置流处理管道以持续摄入数据。CDC工具增量捕获数据库变更。优化的存储（如支持频繁更新的云列式格式）和更快的查询引擎（MPP、内存中）至关重要。与传统的面向批处理的仓库相比，业务价值源于能够对实时数据进行即时分析，推动更快的运营响应、个性化和动态风险管理。